“人工智能＋医疗”，前景可期

人工智能在医疗领域的应用目前涉及医学影像、健康管理和医学研究等方面。日前，在国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心和中国卒中学会联合主办的比赛上，头部疾病MRI、CT影像人工智能辅助诊断机器人“BioMind天医智”以更高的看片准确率和更快的速度，击败了由25名全球神经影像领域顶尖专家、学者、优秀临床医生组成的战队。人工智能技术应用于医疗领域，让人们不禁期待它在提升医疗服务质量和效率、减轻患者就医压力方面的作用。

上周，青年调查联合问卷网，对2010名受访者进行的一项调查显示，86.1%的受访者关注人工智能技术在医疗领域的应用，68.5%的受访者认为医疗人工智能的价值是提高诊断效率，75.3%的受访者觉得人工智能技术应用于医疗领域会使看病更方便，82.9%的受访者期待人工智能技术在医疗领域的应用。

86.1%受访者关注人工智能技术在医疗领域的应用

上海某高校生物医学工程专业大四学生徐嘉杭（化名）曾参加过一个科创团队，做胶囊胃窥镜结合人工智能与机器学习的项目。“当时就利用了图像处理技术以机器学习的方法，给胶囊机器人看了大量的患者案例图片，让它自主学习和记忆，在此基础上学会如何分辨使用者胃部是否有溃疡等”。

广东某高校口腔临床医学专业大二学生周芸（化名）对记者说，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要涉及医疗机器人、药物研究开发、智能诊疗和健康管理等方面。“比如医疗机器人可以辅助诊疗，智能假肢可以读取人的神经信号，成为智能外骨骼”。

调查显示，86.1%的受访者关注人工智能技术在医疗领域的应用，13.9%的受访者不关注。56.6%的受访者对人工智能技术在医疗领域的应用有所了解，25.9%的受访者表示自己了解程度一般，7.6%的受访者坦言不了解。

周芸认为医疗人工智能的价值首先体现在它的分辨力上。“人工智能可以收集大量数据后通过大数据进行分析，然后通过深度的诊疗进行精准判断，帮助医生做出更精确的诊疗。另外，人工智能在医疗科研教育方面也有非常重要的应用。传统授课中的一些实验，需要不断重复地在电脑上模拟，因为实验总会有一些系统误差或者是偶然误差，这个误差会导致实验结果并不如同预期。但是我们通过人工智能在电脑上进行模拟，然后给出一些它需要的环境和要求，就很容易得出我们预期的答案”。

调查中，68.5%的受访者认为医疗人工智能的价值是提高诊断效率，弥补资源供需缺口，54.7%的受访者认为医疗人工智能可以辅助医生诊断，缓解漏诊误诊问题，53.9%的受访者认为医疗人工智能可以提供疾病风险预警和健康顾问服务，38.7%的受访者认为医疗人工智能能支持药物研发，提升制药效率，29.5%的受访者了解到手术机器人可以提升外科手术精准度。

徐嘉杭认为人工智能在医疗领域的应用不仅分担了医生和其他从业人员的负担，更是在不同程度上缩短了诊断时间，减轻患者痛苦，而且还能够间接地缓解很多问题，如医患关系、就诊费用过高等。

周芸认为，人工智能技术可以助力分级诊疗，实现“大病大院治、小病小院治”。使患者不必为了看一个感冒就跑到大医院去，让一些真正的重病患者及时得到治疗。

调查显示，75.3%的受访者觉得医疗人工智能会使看病更方便，10.6%的受访者不这样认为，14.2%的受访者表示不好说。

北京航空航天大学测控与信息技术系副教授马建国表示，医疗领域应用人工智能技术可以减轻很多人的工作量，“但是现在来看还不是很成熟，效率、准确度等还没有足够的保证。最基础、最原始的数据是所有算法的根本，在原始数据和仪器方面的研究还需要大力突破。很多报道说医疗人工智能诊断比医生的准确度高，这样说还需要谨慎一点”。

62.1%受访者期待医疗人工智能进行医学影像识别

马建国向记者介绍，目前在医院里，医疗人工智能“医生”应用得还很少，仅仅是在研究上做了很多对比，但是实践中大多数时候还是需要人去处理。“目前的难点主要还是原始数据和仪器的使用，有的机器不一定有利于电脑去使用和获取数据，还有就是算法技术和硬件尽管较之前几年进步很多，但是还需要有针对人工智能的处理器”。

医疗人工智能的发展还存在哪些问题？调查中，34.1%的受访者认为问题在于缺少数量充足、格式标准的高质量数据，23.5%的受访者觉得个人医疗记录具有敏感性，需要严格的隐私保护，20.6%的受访者认为相关领域医生、护士等从医人员人才短缺是一个问题，18.6%的受访者认为病人可能对人工智能不信任。

“现在的医疗人工智能并不完全智能。例如它可以判断出伤口的深度或者感染情况，但是还无法进行合理的诊断，没法对症下药或者是给出之后的调养方案，另外，目前的数据基础也没有搭建好。”周芸说。

徐嘉杭告诉记者，人工智能在医疗领域的应用有特殊性，包括病例的复杂程度和多样性，这导致目前机器学习还未能达到我们需要的精准度。目前想要把人工智能与医疗大规模结合并应用到临床，恐怕还难以实现。“不过随着技术的发展和数据的积累，相信很快就会有所突破”。

调查显示，82.9%的受访者期待人工智能技术在医疗领域的应用。62.1%的受访者期待医疗人工智能技术用于医学影像识别，61.2%的受访者希望它能助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升，50.2%的受访者希望它能促进医疗机构的信息化，38.9%的受访者期待它在健康管理服务方面的应用，29.2%的受访者希望它能推进精准医疗。

“科幻大片中时常出现人工智能医疗的影子。也许有朝一日，人们生病后就医，可以自己躺进医疗舱，全自动、无人化的解决一切疾病和伤情。”徐嘉杭表示，他非常期待人工智能技术在医疗领域的应用。

马建国表示，医疗人工智能首先是作为辅助、帮助医生的工具，“现在人工智能还脱离不了医生，但是未来很难预测。例如病理图片，很多靠人眼不太好读，但是人工智能就可以比较清楚地读出；还有有关大脑的研究，如果前段信息处理器到位，以后人工智能应该可以进行有关大脑研究的深度操作”。

参与本次调查的受访者中，00后占1.4%，90后占34.4%，80后占48.9%，70后占10.9%，60后占4.3%。

作者 | 王品芝 高卿雯

编辑 | 顾凌文

图片来源 | 视觉中国

来源：中国青年报

认知型医疗保健已经到来

欢迎来到认知计算的时代，这是一个智能机器可模仿人脑功能，从而解决社会上最棘手的问题的时代。对于医疗保健市场，认知计算时代已经到来，而且它对行业进行彻底改变的潜力非常巨大。认知系统可以帮助改善病患护理，促进发现并改进全球提供商的决策。我们的研究表明，医疗保健行业领导者已准备好接受这种开创性的技术并对认知能力进行投资，从而实现医疗保健服务的复兴。

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为了在不断变化的环境中立足，医疗保健领导者必须在数据处理方面更为灵活。尽管数字时代带来了许多充满洞察力的医疗保健数据，但企业仍在努力挖掘其全部价值。认知计算的开创性进步有助于弥合数据量和数据洞察力之间的差距。

基于认知的系统有助于构建知识，了解自然语言并提供有置信度的响应。 他们可以快速定位，识别新的模式和洞察力 - 这些模式和洞察力与医疗保健部门的活动紧密相关。

84%

熟悉认知计算的医疗保健行业高管认为认知计算将会在医疗保健行业中扮演颠覆性角色

81%

熟悉认知计算的医疗保健行业高管认为认知计算在企业的未来中将扮演关键角色

95%

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认知计算是一种新的计算模式

不同类型的认 知计算解决方案提供不同能力,其中包括

从各种结构化和非结构化数据源中学习和积累知识

理解自然语言,与人类进行更自然的交互

获得顶级人才的专业知识,并加快其他人的专业知识积累

改善专业人才的认知过程,帮助制定更好的决策

提升整个组织的决策质量和一致性

认知计算助力医疗保健行业

医疗保健业企业可在互动、发现和决策三个领域中应用认知计算技术，解决困扰行业的问题

Welltok 采用认知实现个性化医疗体验

CaféWell是一个由Welltok保健公司创建的平台，该平台旨在从各种渠道分析消费者的健康状况并提供保健相关的洞察力（包括医疗活动的保险费回扣等各种措施）。为使该平台更加具有交互性和个性化，Welltok采用了IBM开发的一种认知方法。

VHA 选择认知技术来帮助改善 PTSD 治疗

Veterans Health Administration (VHA)具有 1,700多个医护站点，是美国最大的综合性医疗保健系统，每年为约 8,700,000退伍军人提供医疗服务。当为创伤后精神紧张性障碍（PTSD）病患寻求一种更好的医护方式时，该机构采用认知能力来帮助改善对这些退伍军人的医护质量。

Bumrungrad 的认知解决方案可提供个性化癌症治疗方案

Bumrungrad International Hospital 总部位于曼谷，是南亚最大的私人医院，也是全球最受欢迎的医疗机构之一。为改善其癌症护理质量，Bumrungrad 选择了 IBM Watson for Oncology- 一种有助于医生为单个癌症病患规划最高效的治疗方案的创新性认知计算解决方案。

来源：IBM官网

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